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1 复杂度分析 o,归并排序时间复杂度分析

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分析以下程序段的执行时间复杂度O(常用搜索算法的n次复杂度:线性结构的搜索时间复杂度，如二分搜索法(针对有序数据，如有序数组) 。O(n)时间搜索非线性结构复杂度，如二叉查找树；O(logn)排序类别Time复杂度Space复杂度Stable 1插入排序O(n2)O(1)√2 Hill排序O(n2)O(1)×//Shell (Hill)排序基于插入排序，其时间效率高于插入排序、选择排序和Shell排序，3冒泡排序O(n2)O(1)√4选择排序O(n2)O(1)×5快速排序O(Nlogn)O(logn)×6堆排序O(Nlogn)O(1)×7归并排序O(Nlogn)O(n)√冒泡排序、插入排序和归并排序，选择排序、快速排序、堆排序和希尔排序都不稳定；算法的时间复杂度 1，时间复杂度定义:如果一个问题的规模为n，则一个算法求解这个问题所需的时间为T(n)，T(n)是n的函数 ， 称为这个算法的“时间复杂度” 。
【1 复杂度分析 o,归并排序时间复杂度分析】
1、怎样计算查找各种表的某个结点的时间 复杂度?O(n为了找到第I个节点 ， 链表需要从头节点开始向后搜索 ， 直到找到第I个节点，所以为了找到第I个节点，需要i1个程序步骤，所以它们的time 复杂度是O(n)，而在序列表中 ， 第I个节点可以通过下标直接定位，所以只需要一个 。

2、顺序表求表长的时间 复杂度为啥为01求顺序表长度的时间复杂度 01因为是顺序存储，所以可以实现随机存取 。顺序存储可以实现随机访问，所以访问节点复杂度的时间是O(1) ， 而插入和删除节点复杂度的时间是O(n)，因为它涉及到大量的移动元素 。一种存储方法，使用存储节点的物理位置来反映节点之间的逻辑关系 。
3、hashmap算法 复杂度为什么为O(1以下是JDK实现containsKey的主要代码:inthashash(k)；intindexfor(hash ， table . length)；Entryetable可以申请一个大小为65536的数组A，数组的X下标代表数字X .一个常见的搜索算法time 复杂度:线性结构搜索time 复杂度 ， 比如二分搜索法(针对排序数据，比如有序数组)；O(n)时间搜索非线性结构复杂度，如二叉查找树；O(logn)排序类别Time复杂度Space复杂度Stable 1插入排序O(n2)O(1)√2 Hill排序O(n2)O(1)×//Shell (Hill)排序基于插入排序 ， 其时间效率高于插入排序、选择排序和Shell排序 。3冒泡排序O(n2)O(1)√4选择排序O(n2)O(1)×5快速排序O(Nlogn)O(logn)×6堆排序O(Nlogn)O(1)×7归并排序O(Nlogn)O(n)√冒泡排序、插入排序和归并排序，选择排序、快速排序、堆排序和希尔排序都不稳定；算法的时间复杂度 1 ， 时间复杂度定义:如果一个问题的规模为n，则一个算法求解这个问题所需的时间为T(n) ， T(n)是n的函数 ， 称为这个算法的“时间复杂度” 。

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